Metodología


La base metodológica del proyecto radica en el ajuste de modelos basados en datos espectrales obtenidos a partir de sensores remotos para monitorear la productividad forrajera a escala predial y regional. Los índices espectrales como el índice de vegetación normalizado (IVN), son buenos estimadores de la productividad primaria neta aérea (PPNA). Luego, la PPNA es una variable estrechamente relacionada con los recursos forrajeros de los sistemas ganaderos; de manera tal que se podría monitorear la capacidad de carga animal en el sistema.

El proyecto aprovecharía capacidades instaladas en las diferentes instituciones participantes. En este sentido es relevante mencionar el equipamiento para adquisición de imágenes MODIS y AVHRR del Instituto de Clima y Agua del INTA Castelar, y las capacidades generadas para el procesamiento de esta información. Se suman además, un importante número de pequeños centros de procesamiento de imágenes satelitales en las diferentes regiones, los cuales pertenecen al INTA y/o universidades vinculadas al agro. En la FAUBA existen un conjunto de carreras de postgrado a nivel doctorado, maestría y especialización vinculadas al manejo de pastizales y el uso de herramientas de teledetección y sistemas de información geográfica y producción animal. Estas brindan una capacitación permanente a profesionales relacionados con la ganadería. La interacción y cooperación existente entre LART-AACREA permite a cada institución potenciar sus capacidades favoreciendo la investigación, el desarrollo y la aplicación de las tecnologías generadas creando un espacio para el intercambio de ideas y conocimiento. El INTA también tiene trayectoria en este tema y en su Plan Estratégico 2005-2015 le ha destinado importantes recursos económicos y capacidades  institucionales, lo que ha permitido instalar una red de sitios de monitoreo a campo de la productividad forrajera distribuida en todo el país, que incluye clausuras y seguimiento forrajero de sistemas reales de producción ganadera.

El proyecto prevé tres etapas operativas, secuenciando productos con diferente nivel de aproximación en las estimaciones de productividad forrajera.

En una primera etapa, a desarrollarse en los primeros 6 meses del proyecto, se espera obtener un mapa indicando los niveles de productividad forrajera de los principales ambientes de cada provincia, incluyendo una descripción de su variabilidad interanual. Estas estimaciones de productividad forrajera a escala regional se realizarán a partir de integrar información de productividad forrajera existente y modelos de estimación basados en información climática.

En la segunda etapa se generarán productos a partir de imágenes MODIS y NOAA AVHRR, que permitirán monitorear mensualmente el estado forrajero relativo en las diferentes provincias con una resolución de 250 a 1100 m. La vinculación de estos datos satelitales con información climática permitirá realizar prospecciones regionales a corto plazo.

La base metodológica del proyecto radica en el ajuste de modelos basados en datos espectrales obtenidos a partir de sensores remotos para monitorear la productividad forrajera a escala predial y regional.


Finalmente, en la tercera etapa se obtendrá un protocolo de seguimiento forrajero basado en estimaciones de sensores remotos, validado e implementado en sistemas reales de producción distribuidos en las principales regiones ganaderas del país.

El proyecto contempla durante las 3 etapas operativas un importante componente de capacitación, que incluye a usuarios a nivel regional y predial. También se prevé realizar actividades de difusión, entre las que se contemplan jornadas informativas, folletos y artículos periodísticos. Finalmente se implementará una carrera de especialización técnica sobre seguimiento, planificación y prospección forrajera que contemple las realidades regionales. Los resultados obtenidos a lo largo del proyecto serán de uso público.